公开(公告)号：CN119399718A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411428026.6

申请日：2024-10-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李华祥 ,  曹翔 ,  孙长银 ,  穆朝絮 ,  黄大荣 ,  夏宏兵

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/26 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提出一种面向任意动态对象的光流语义SLAM方法，包括：获得连续的RGB图像，每隔八帧图像，利用基于深度学习的光流估计模块对当前和下一帧图像进行光流估计，生成光流图；利用显著性区域检测模块将光流图中的动态区域提取为掩码，在动态掩码中找出两个代表点提示语义分割模块进行分割，实现对任意动态对象进行剔除，消除动态对象对系统的干扰；利用轻量级CNN架构对剔除掉动态区域的图像提取并匹配特征点，将经特征匹配点和剔除动态区域之后的RGB图像和原始深度图送入ORB‑SLAM2的系统，凭借高质量的特征点提高定位和建图的精度。本发明提出了更高效的SLAM方法，更够具有更高的定位与建图精度，同时其能够在实际工程中具备较高的鲁棒性。